轉自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/26499443 生成對抗網絡GAN是由蒙特利爾大學Ian Goodfellow教授和他的學生在2014年提出的機器學習架構。 要全面理解生成對抗網絡,首先要理解的概念是監督式學習和非監督式學習。監督式學習是指基於大量帶有 ...
. Basic idea 基本任務:要得到一個generator,能夠模擬想要的數據分布。 一個低維向量到一個高維向量的映射 discriminator就像是一個score function。 如果想讓generator生成想要的目標數據,就把這些真實數據作為discriminator的輸入,discriminator的另一部分輸入就是generator生成的數據。 . 初始化generator ...
2019-08-27 23:27 0 1864 推薦指數:
轉自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/26499443 生成對抗網絡GAN是由蒙特利爾大學Ian Goodfellow教授和他的學生在2014年提出的機器學習架構。 要全面理解生成對抗網絡,首先要理解的概念是監督式學習和非監督式學習。監督式學習是指基於大量帶有 ...
@ 目錄 一、簡介 二、原理 三、網絡結構 四、實例:自動生成數字0-9 五、訓練GAN的技巧 六、源碼 打賞 一、簡介 ●lan Goodfellow 2014年提出 ●非監督式學習任務 ●使用兩個深度神經網絡: Generator ...
生成對抗網絡(Generative Adversarial Networks, GAN)是一種深度學習模型,是近年來復雜分布上無監督學習最具前景的學習方法 ...
1. 從納什均衡(Nash equilibrium)說起 我們先來看看納什均衡的經濟學定義: 所謂納什均衡,指的是參與人的這樣一種策略組合,在該策略組合上,任何參與人單獨改變策略 ...
生成對抗網絡通過一個對抗步驟來估計生成模型,它同時訓練兩個模型:一個是獲取數據分布的生成模型$G$,一個是估計樣本來自訓練數據而不是$G$的概率的判別模型$D$。$G$的訓練步驟就是最大化$D$犯錯的概率。這個框架對應於一個二元極小極大博弈。在任意函數$G$和$D$的空間中,存在唯一解,$G ...
一文讀懂對抗生成學習(Generative Adversarial Nets)[GAN] 0x00 推薦論文 https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf 0x01什么是gan Generative model G用來生成樣本 ...
對抗生成網絡GAN(Generative Adversarial Networks)是由蒙特利爾大學Ian Goodfellow在2014年提出的機器學習架構,與之前介紹的神經網絡不同,GAN最初是作為一種無監督的機器學習模型,對抗生成網絡的變體也有很多,如GAN、DCGAN、CGAN、ACGAN ...